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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 81 - 93 (13page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2019.56.3.81
이용수
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본 논문은 촬영 카메라가 고정되지 않은 환경에서, 고해상도 영상 속 움직이는 작은 물체를 빠르게 탐지하기 위한 효과적인 영상처리 방법을 제안한다. 원거리의 작은 물체를 탐지하기 위해서는 고해상도 영상을 사용해야 한다. 그러나 일반적으로 입력 영상의 크기와 알고리즘의 구동 속도는 반비례하므로 실시간성이 훼손된다. 훼손된 실시간성을 회복하기 위해 본 논문에서는 다해상도 주의집중 메커니즘을 제안한다. 제안된 방법은 입력 프레임마다 복잡도에 따른 주의집중 마스크를 구하고 복잡한 부분은 고해상도로, 단순한 부분은 저해상도로 처리한다. 또, 움직이는 카메라에 적용될 수 있도록 다해상도 움직임 보정방법을 수행한다. 실험을 통해 제안된 다해상도 주의집중 메커니즘을 이용한 물체 탐지 알고리즘이 Full HD급 영상에서 기존 최고수준 알고리즘(베이스라인)에 비해 탐지성능이 크게 저하되지 않으면서도 85% 이상의 속도향상과 6.67fps의 속도를 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안된 방법 (Proposed Method)
Ⅲ. 실험결과 (Experimental Results)
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
A. Yilmaz / 2006 / Object tracking: A survey / Acm computing surveys (CSUR) 38(4):13
최진영 / 2010 / Intelligent Visual Surveillance - A Survey / International Journal of Control, Automation, and Systems 8(5):926~939
O. Barnich / 2011 / Vibe: a universal background subtraction algorithm for video sequences / IEEE Transactions on Image processing 20(6):1709~1724
T. Ko / 2010 / Warping background subtraction
D. -S. Lee / 2005 / Effective gaussian mixture learning for video background subtraction / IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence 5:827~832
최진영 / 2010 / Intelligent Visual Surveillance - A Survey / International Journal of Control, Automation, and Systems 8(5):926~939
O. Barnich / 2011 / Vibe: a universal background subtraction algorithm for video sequences / IEEE Transactions on Image processing 20(6):1709~1724
T. Ko / 2010 / Warping background subtraction
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